Pemodelan peningkatan

Pemodelan peningkatan ialah alat analisis yang digunakan untuk meramalkan pengguna atau pelanggan yang paling berkemungkinan bertindak balas terhadap campur tangan pemasaran atau perkhidmatan tertentu. Ia digunakan secara meluas oleh pemasar dan profesional lain untuk memaksimumkan potensi kempen atau perkhidmatan mereka.

Pemodelan peningkatan menggunakan gabungan analisis ramalan dan algoritma pembelajaran mesin untuk mengenal pasti pelanggan yang akan mendapat respons tertinggi terhadap tawaran atau kempen. Ia berbeza dengan model ramalan tradisional yang biasa digunakan dalam pemasaran kerana ia meramalkan kesan bersih sesuatu tindakan; iaitu, perbezaan antara apa yang akan berlaku jika pelanggan dihantar tawaran atau kempen dan apa yang akan berlaku jika mereka tidak. Ini memberikan pemasar idea yang lebih baik tentang pelanggan mana yang akan disasarkan untuk hasil yang maksimum.

Pemodelan peningkatan boleh digunakan dalam sebarang bilangan kempen pemasaran, daripada pengiklanan dan promosi kepada kempen mel terus dan e-mel. Teknik ini juga boleh digunakan dalam segmentasi pelanggan dan pengiraan nilai sepanjang hayat pelanggan.

Pemodelan peningkatan menggunakan data tinjauan, seperti tingkah laku yang dinyatakan atau ulasan pelanggan, untuk membina model. Menggunakan pengelas binari, model itu kemudian menganggarkan pelanggan yang akan bertindak balas secara positif dan yang akan bertindak balas secara negatif terhadap kempen. Model peningkatan biasanya menggunakan regresi logistik atau pokok keputusan sebagai algoritma ramalan.

Pemodelan peningkatan semakin digunakan secara meluas apabila perniagaan menjadi semakin digital, kerana terdapat keperluan yang lebih besar untuk memaksimumkan dan menyasarkan keberkesanan kempen pemasaran. Walaupun model itu berkesan, ia mempunyai beberapa batasan, seperti keperluan untuk sampel pelanggan yang besar, risiko bias data dan kesukaran mentafsir keputusan.